XPP-1 : impor pulp tahun lalu
u
23
Diharapkan : x : error term
1
, x
3
, x
4
0; x
2
0; 0 x
5
4.2. Identifikasi Model
1
Untuk menentukan metode pendugaan yang tepat, dilakukan identifikasi model dengan memperhatikan jumlah total persamaan G, jumlah total variabel
dalam model K, dan jumlah variabel dalam persamaan yang diidentifikasi M; serta dengan menggunakan kriteria sebagai berikut:
Jika : K-M G-1, maka persamaan under identified
K-M = G-1, maka persamaan exactly identified K-M G-1, maka persamaan over identified
Model yang dibangun dengan G sebanyak 28 persamaan yang terdiri atas 23 persaman struktural dan 5 persamaan identitas sebagaimana diuraikan di atas,
mengandung peubah endogen sebanyak 29, peubah eksogen sebanyak 42 sehingga K=71, sedangkan nilai M setiap persamaan berkisar 3 sampai 8. Dengan
demikian maka model yang akan dibangun memenuhi kriteria sebagai model yang over identified.
Dengan kriteria itu maka metode pendugaan model yang paling tepat digunakan pada penelitian ini adalah model pendugaan Two-Stage Least
Squares atau 2SLS.
4.3. Simulasi Kebijakan Perbedaaan yang mencolok antara pasokan dengan permintaan kayu bulat
untuk industri mengarah pada perlunya mengurangi kapasitas industri, terutama melalui pengurangan industri-industri yang sudah tidak efisien dengan peralatan
tua, dan meningkatkan produktivitas hutan tanaman. Disamping itu juga upaya peningkatan pasokan kayu melalui peningkatan pemanfaatan kayu dari hutan
rakyat. Hal ini berkaitan dengan kebijakan pemerintah untuk merestrukturisasi industri sektor kehutanan. Sudah barang tentu upaya ini tidak akan terlepas dari
kemungkinan perubahan faktor-faktor eksogenus lainnya, seperti tingkat upah, bunga pinjaman, dan nilai tukar mata uang rupiah terhadap dollar Amerika.
Berdasarkan hal itu, pada model yang dibangun akan dilakukan simulasi untuk mengetahui dampak kebijakan pemerintah terhadap situasi permintaan dan
pasokan kayu bulat bagi industri pengolahan kayu di Indonesia, yang terkait dengan:
1. Kebijakan Pemerintah untuk menurunkan kapasitas industri sebesar 20.
2. Kebijakan Pemerintah untuk menaikkan upah sebesar 5.
3. Kebijakan Pemerintah untuk menaikkan suku bunga pinjaman sebesar 5 .
4. Adanya depresiasi nilai tukar rupiah terhadap US sebesar 10.
5. Penerapan peningkatan produktivitas melalui SILIN 50 dan penggunaan
bibit yang telah dimuliakan improved yang memungkinkan untuk peningkatan produktivitas hutan tanaman hingga 30.
6. Perluasan luas tebangan hutan rakyat.
Simulasi di atas dilakukan setelah hasil validasi model menyatakan bahwa cukup baik untuk simulasi, evaluasi, dan peramalan dampak kebijakan. Validasi
dimaksud dilakukan dengan menggunakan metode GAUSS-Seidel. Dengan metode ini akan dilakukan penghitungan Mean Percentage Error MPE, Root
Mean Square Percentage Error RMSPE, dan Koefisien U-Theil dengan kriteria
sebagaimana dispesifikasikan oleh metode ini.
4.4. Sumber Data
